加速Python中嵌套循环的3种方法

在 Python 中，嵌套循环可能会导致代码运行速度较慢，尤其是当数据量较大时。以下是加速嵌套循环的三种常用方法，以及具体实现方式。

1、问题背景

在某些情况下，Python中的嵌套循环可能会非常慢，尤其是在处理大量数据时。这可能是由于多种原因造成的，包括：

• 不必要的循环嵌套： 有时，嵌套循环是必要的，但有时它们并不是。如果您发现自己编写了很多嵌套循环，请花一些时间考虑是否可以使用更有效的方法来实现相同的结果。
• 循环范围太大： 另一个导致嵌套循环缓慢的原因是循环范围太大。例如，如果您有一个循环遍历一个列表，并且您在循环内部执行大量操作，那么循环会非常慢。
• 数据结构选择不当： 最后，嵌套循环的性能也可能受到数据结构选择的影响。例如，如果您使用列表来存储数据，并且您需要经常访问该列表中的元素，那么该列表可能会非常慢。

2、解决方案

解决Python中嵌套循环慢的问题有几种方法：

• 减少循环嵌套： 减少循环嵌套最简单的方法是使用更有效的数据结构。例如，如果您使用列表来存储数据，并且您需要经常访问该列表中的元素，那么您可以使用字典或哈希表来代替。
• 缩小循环范围： 缩小循环范围最简单的方法是使用切片操作符。例如，如果您有一个循环遍历一个列表，并且您在循环内部执行大量操作，那么您可以使用切片操作符来缩小循环范围，以便仅遍历列表中需要处理的元素。
• 使用更快的算法： 有时，您可以使用更快的算法来代替嵌套循环。例如，如果您需要查找列表中的最大值，那么您可以使用内置的max()函数来代替嵌套循环。

以下是3个加速Python中嵌套循环的具体方法：

方法1：使用cumulatively计算重复字符

此方法不需要两个for循环，只需累加重复字符即可。这样您可以在O(n)时间内找到结果，但会产生O(n)的额外空间。

q = int(input())
x = input()
from collections import defaultdict
d1 = defaultdict(int)
count = 0
for i in x:
    d1[i] += 1
    count += d1[i]
​
print(count)

方法2：使用不同的算法

此方法使用了一个非常有效的解决方案，它从一个完全不同的角度来看待问题。它观察了字符y，如何计算它？

1. 字符y中的每个字符都会被计算一次，这是它出现在字符串中的次数。例如，在字符串“abbda efba hia jkla mbnop”中，字符“a”出现5次。
2. 在原始算法中，还会以其他方式计算字符y。当字符y出现在子字符串的两端时，它会被计算。例如，在字符串“abbda efba hia jkla”中，字符“a”出现在以下子字符串的两端：
   • abba
   • abba efba
   • abba efba hia
   • abba efba hia jkla

对于下一个出现的字符“a”，还有三个这样的子字符串： * a efba * a efba hia * a efba hia jkla

以此类推。因此，字符“a”除了在字符串中出现5次外，还被计算为4 + 3 + 2 + 1个子字符串，这些子字符串的两端都有字符“a”。

q = int(input())
x = input()
​
y = x[0: q]
​
alphabet = {'a': 0, 'b': 0, 'c': 0, 'd': 0, 'e': 0, 'f': 0, 'g': 0, 'h': 0, 'i': 0, 'j': 0,
        'k': 0, 'l': 0, 'm': 0, 'n': 0, 'o': 0, 'p': 0, 'q': 0, 'r': 0, 's': 0, 't': 0,
        'u': 0, 'v': 0, 'w': 0, 'x': 0, 'y': 0, 'z': 0, ' ': 0}
​
letters = set(list(y))
for letter in letters:
    alphabet[letter] += y.count(letter)
​
repeats = [i for i in list(alphabet.values()) if i > 1]
singles = len(y)
​
count = singles
for repeat in repeats:
    count += ((repeat*(repeat - 1))/2)

方法3：使用Numpy

NumPy是一个用于科学计算的Python库。它提供了许多函数，可以用来显著加速Python中的计算。例如，您可以使用NumPy的where()函数来查找列表中的最大值，这比使用内置的max()函数要快得多。

import numpy as np
​
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
max_value = np.where(x == np.max(x))[0][0]

总结

• 方法 1: NumPy：适用于数值计算，使用向量化替代嵌套循环。
• 方法 2: 并行化：利用多线程或多进程加速独立任务的循环。
• 方法 3: 生成器和内建函数：节省内存并减少 Python 循环的开销。

根据实际场景，选择合适的方法可以显著提升嵌套循环的性能。